那诱人的“智慧工厂”,距离我们还有多远?

2019-10-15 17:45    来源:互联网    编辑:小狐    浏览量:317

数据驱动的自治和机器学习工具的发展为实现工业 4.0 的前景奠定了基础,这是因为各组织希望连接物联网设备、收集关键指标、实现实时数据可视化、分析结果和优化生产流程。但是,我们需要注意:工厂现在每天会生

那诱人的“智慧工厂”,距离我们还有多远?(图1)

数据驱动的自治和机器学习工具的发展为实现工业 4.0 的前景奠定了基础,这是因为各组织希望连接物联网设备、收集关键指标、实现实时数据可视化、分析结果和优化生产流程。

但是,我们需要注意:工厂现在每天会生成 1万亿字节的生产数据,而 90% 以上的生产数据并未得到适当利用。制造商如何利用现有资源、实施新的解决方案,并彻底改变工厂生产车间的智能化水平?

得益于工业物联网(IIoT)如今,机器人、3D 打印、高级分析、人工智能等技术使互联、增材制造和自主制造流程具备了新的发展潜力。对于想要延长机器使用寿命、减少设备故障、提高产量的企业来说,这种潜力至关重要。

那诱人的“智慧工厂”,距离我们还有多远?(图2)

这些企业面临的主要就是连接。如果我们询问制造商对物联网有何看法,大多数制造商会说他们已经花费了好几年时间来利用网络化的“遗留”控制器和传感器,例如可编程逻辑控制器和智能设备,并将数据存储在本地数据库和历史数据库中。但是,如今看来,这还远远不够,因为工厂内部的许多资产仍处于孤立状态。为了符合 IIC 联盟标准,工业 4.0 之下的智能工厂需要实现更高的设备安全性、易连接性,还需要更好的通用平台。制造商可以通过弥合传统技术与变革性技术之间的鸿沟来访问现有数据集和新数据流。

结果可视化

很多工厂也在为“黑屏”问题而苦苦挣扎。当生产流程和资产并不透明时,资产商和者在产品发货之前都一直被“蒙在鼓里”根本无从了解实际情况。工业 4.0 的目标是启用信息面板,将数据为商层面的洞察。

分析一切

BSquare进行的一项研究表明,组织对云技术和互联设备越来越熟悉,有 78% 的生产组织计划增加他们在工业物联网方面的投资。但是,在分析方面,许多工厂仍然依靠人工流程和 Excel 电子表格来确定资产的可用性、制定维护计划或做出重要决定。

为什么?想象一下,某化工厂的关键传感器与工厂车间之间的距离为 500英尺。过去,一名员工每天检查传感器一次。由于该流程并未中断,而且,在“修理”过程中,化工厂需要花费时间和金钱来安装、校准物联网传感器。既然如此,化工厂为什么要进行变革?在此,我们必须将工业 4.0 的业务案例与理性投资起来—这是提高生产率或降低故障率的具体目标。

市场调研公司 Aberdeen 介绍了一个令人信服的规范性分析案例。在该案例中,企业在考虑已知参数的情况下利用通过物联网设备收集的可用数据在多个选项中选出了最佳行动方案。在以上示例中,企业需要在互联传感器技术方面进行投资,用于创建由洞察驱动的面板。

通过认知计算实现优化

我们需要考虑新出现的技术工人短缺问题。据《工业周刊》Industry Week 报道,老员工退休和新员工上岗共同导致了一个问题:无法按需获得数据使新员工感到沮丧,而且,愿意“车间”知识的专家也越来越少。

在经历智能工厂发展的前四个阶段的过程中,企业可以通过部署 Watson 之类的技术来获得双重利益。认知型解决方案能够学习作为关键资产基础的独特流程,而且,员工也十分信任机器学习工具。因此,您可以通过工厂的具体行为来不断扩展知识库,进而帮助新员工尽快进入工作状态并制定规范性生产策略。

工业 4.0 正在改变制造商的数字化转型之旅,数字化转型正在为靠智能驱动的按需智能工厂奠定基础。详细了解如何跟上最新的互联生产潮流。

那诱人的“智慧工厂”,距离我们还有多远?(图3)

Patrick Murphy

本文相关词条概念解析:

工厂

又称制造厂,是一类用以生产货物的大型工业建筑物。大部分工厂都拥有以大型机器或设备构成的生产线。在世界近代史中泛指资本主义机器大生产,即使用机械化劳动代替手工劳动的资本主义工业场所。18~19世纪,经过工业革命,机器在生产中广泛应用,为资本主义生产方式奠定了坚实的物质技术基础。资本主义经济凭借机器化大生产,最终战胜封建经济和小商品经济,确立了自己的统治地位。现代对工厂也称为“制造厂”、“生产企业”。

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